画像認識は画像が何であるかに基づいて行われます

画像認識は、画像の主な特徴に基づいています。画像にはそれぞれ特徴があり、画像認識時の目の動きの研究によると、視線は常に画像の主な特徴、つまり画像の輪郭の曲率が最も大きい箇所や方向の向きに集中していることがわかっています。輪郭が突然変化し、情報量が最も多く、目の走査経路は常にある特徴から別の特徴へと順番に変わります。

このチュートリアルの動作環境: Windows 7 システム、Dell G3 コンピューター。

画像認識技術は人工知能の重要な分野です。これは、さまざまなモードのターゲットやオブジェクトを識別するための画像上のオブジェクト認識技術を指します。

画像認識の開発は、テキスト認識、デジタル画像処理と認識、オブジェクト認識の 3 つの段階を経て行われます。画像認識とは、その名のとおり、画像に対してさまざまな処理や解析を行い、最終的に調べたい対象を特定することです。ここでいう画像認識とは、単に人間の目を使って認識するのではなく、コンピュータ技術を活用した認識のことです。

画像認識技術の原理

コンピュータの画像認識技術と人間の画像認識の間には、原理的に本質的な違いはありません。画像の固有の特徴を分類し、各カテゴリの特徴を通じて画像を識別します。私たちの脳は、写真を見ると、この写真を見たことがあるのか​​、それともそれに似たものを見たことがあるのか​​をすぐに認識します。

このプロセスでは、私たちの脳は、保存された記憶に分類されたカテゴリに従って、画像と同じまたは類似の特徴を持つ保存された記憶があるかどうかを確認し、それによって画像が存在するかどうかを識別します。見られました。

#画像認識技術は、画像の主な特徴に基づいている場合があります。 文字Aは先端、Pは円、Yの中心は鋭角など、それぞれの画像に特徴があります。画像認識時の目の動きに関する研究によると、視線は常に画像の主な特徴、つまり画像の輪郭の曲率が最も大きい場所や輪郭の方向が突然変化する場所に焦点を合わせていることがわかっています。情報量が一番多いです。さらに、目の走査経路は常に、ある特徴から別の特徴に順番に切り替わります。画像認識プロセスでは、知覚メカニズムが入力された冗長な情報を除去し、重要な情報を抽出する必要があることがわかります。同時に、段階的に得られた情報を完全な知覚イメージに組織化できる、情報の統合を担うメカニズムが脳内に存在する必要があります。

パターン認識は、人工知能と情報科学の重要な部分です。パターン認識とは、物や現象の説明、識別、分類を取得するために、物や現象を表すさまざまな形の情報を分析および処理するプロセスを指します。

#画像認識テクノロジーは、画像の主な特徴に基づいています。画像にはそれぞれ特徴があり、画像認識時の目の動きの研究によると、視線は常に画像の主な特徴、つまり画像の輪郭の曲率が最も大きい箇所や方向の向きに集中していることがわかっています。輪郭が急に変わる、情報量が一番多い。さらに、目の走査経路は常に、ある特徴から別の特徴に順番に切り替わります。画像認識プロセスでは、知覚メカニズムが入力された冗長な情報を除去し、重要な情報を抽出する必要があることがわかります。同時に、段階的に得られた情報を完全な知覚イメージに組織化できる、情報の統合を担うメカニズムが脳内に存在する必要があります。

画像認識技術のプロセス

コンピュータの画像認識技術は人間の画像認識と原理が同じであるため、そのプロセスも同様です。 。画像認識技術のプロセスは、情報の取得、前処理、特徴の抽出と選択、分類器の設計、分類の意思決定の各ステップに分かれています。

情報の取得とは、光や音などの情報をセンサーを通じて電気情報に変換することを指します。それは、研究対象の基本情報を取得し、それを何らかの方法で機械が理解できる情報に変換することです。

前処理とは主に、画像処理におけるノイズ除去、スムージング、変換などの操作を指し、これにより画像の重要な特徴が強調されます。

特徴の抽出と選択とは、パターン認識における特徴を抽出して選択する必要性を指します。簡単に理解すると、私たちが研究する画像にはさまざまな種類があり、それらを何らかの方法で区別したい場合は、画像自体の特徴によって識別する必要があり、これらの特徴を取得するプロセスが特徴抽出です。

特徴抽出で得られた特徴がすべてこの認識に有用であるとは限りませんが、その際に有用な特徴を抽出する必要があります。これが特徴選択です。特徴の抽出と選択は画像認識プロセスにおいて最も重要なテクノロジーの 1 つであるため、このステップを理解することが画像認識の焦点となります。

画像認識技術の応用にはどのようなものがありますか?

画像認識は、生体認証、物体およびシーンの認識、およびビデオ認識に分類されます。生体認証には、指紋、手のひらの形状、目 (網膜と虹彩)、顔の形状などが含まれ、オブジェクトとシーンの認識には、署名、音声、歩き方、キーボードの入力強度などが含まれます。

画像認識は、画像マッチング、画像分類、画像検索、顔検出、歩行者検出などの技術を含む包括的な問題であり、インターネット検索エンジン、自動運転、医療分析、リモート センシング分析などで使用されます。その他の分野 幅広い応用価値を持っています。

関連知識の詳細については、FAQ 列をご覧ください。

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